No es una exageración decir que la inteligencia artificial está remodelando el sector bancario. En un informe de PYMENTS de 2024, el 72 % de los líderes financieros estadounidenses afirman que sus departamentos ya utilizan IA, mientras que esa cifra es aún mayor en el Reino Unido: el 75 % según el Banco de Inglaterra.
Depender cada vez más de las herramientas de IA, especialmente de la IA generativa, no está exento de cierto riesgo; al fin y al cabo, las nuevas tecnologías casi siempre conllevan nuevas vulnerabilidades. Sin embargo, los casos de uso de la IA son cada vez más variados. Está claro que, para los bancos y otras instituciones financieras, la IA es ahora un componente central de la estrategia de transformación digital y la clave para lograr (y mantener) la excelencia operativa.
Pero ¿cuáles son las áreas operativas donde la IA tiene el mayor potencial transformador? ¿Y cómo pueden trabajar los bancos para maximizar el ROI de sus soluciones de IA? Sigue leyendo mientras analizamos el futuro de la IA en la banca con más detalle.
Seis formas en las que los bancos aprovechan la IA para lograr la excelencia operativa
El sector bancario tiene grandes expectativas respecto a la IA. El Informe Forrester de 2024 encontró que el 44 % de los líderes espera que aumente la productividad, el 44 % anticipa un aumento en el crecimiento de los ingresos y otro 38 % piensa que la IA impulsará la innovación. La pregunta es, ¿cómo están haciendo realidad estas estadísticas los bancos?
1 - Automatización y eficiencia de procesos
Una de las principales ventajas que la IA ofrece a las organizaciones de servicios financieros es la capacidad de automatizar y agilizar los procesos repetitivos, liberando a las personas para centrarse en tareas más complejas que requieren intervención humana. Por ejemplo, los bancos pueden usar IA para delegar tareas de alto volumen y bajo riesgo a bots de automatización robótica de procesos (RPA): robots de software entrenados para realizar acciones como hacer clic en botones, transferir archivos o ingresar datos financieros. Los bots de RPA no se distraen ni pierden la concentración, por lo que reducen el margen de error y eliminan los cuellos de botella que a menudo causan las tareas lentas y repetitivas.
Los bancos también utilizan la IA para una automatización más inteligente, incluido el uso de herramientas de procesamiento inteligente de documentos para optimizar los procesos de KYC, que requieren mucha mano de obra. Una solución de IA como esta puede extraer y validar datos de clientes a partir de documentos de identidad y otras credenciales relevantes muy rápido, y simplificar los procesos de diligencia debida y reducir los costes operativos.
2 - Gestión de riesgos y detección de fraude
En la misma línea, las aplicaciones de IA ya se están aprovechando para la gestión de riesgos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar discrepancias en las transacciones y en el comportamiento de los clientes, lo que ayuda a detectar actividades fraudulentas y permite a los bancos responder rápidamente a las amenazas de agentes maliciosos.
La «detección de vida» basada en inteligencia artificial también se está incorporando a los protocolos de seguridad biométrica. Esta detección establece que la persona identificada es humana y verificable (es decir, que no se trata de un deepfake ni de un impostor), mediante mapeo 3D y análisis de movimiento.
3 - Experiencia del cliente y reseñas
En los últimos años, el tono y la eficiencia de la IA conversacional han avanzado a pasos agigantados. Hoy en día, los chatbots impulsados por IA se utilizan a gran escala en el sector bancario para mejorar la disponibilidad del servicio al cliente. Entrenadas mediante grandes modelos de lenguaje (LLM), estas herramientas pueden gestionar interacciones sencillas con los clientes, comprender la intención del usuario y responder a una variedad de consultas, como «¿cuál es el saldo de mi cuenta?» o «¿cuál fue el importe de mi último depósito?».
Los sistemas de IA también están transformando la gestión de los comentarios de los clientes por parte de los bancos. Gracias al análisis de opiniones, las instituciones financieras pueden revisar una gran cantidad de datos de opiniones en múltiples plataformas y extrapolar las tendencias clave en la experiencia del cliente.
4 - Cumplimiento y presentación de informes
Los objetivos de cumplimiento normativo están en constante cambio para el sector bancario, pero las herramientas de IA están reduciendo considerablemente los costes y el trabajo de la estrategia de cumplimiento. Por ejemplo, las soluciones RegTech identifican actividades sospechosas en tiempo real, garantizan el cumplimiento constante de las directivas contra el blanqueo de dinero y las normativas de KYC y detectan cualquier incumplimiento de los requisitos reglamentarios para una acción inmediata.
Un número cada vez mayor de bancos también utilizan herramientas de inteligencia artificial para automatizar el proceso de presentación de informes. Estas herramientas se pueden alimentar con plantillas de informes personalizadas, que garantizan que se obtienen los datos correctos y se presentan de forma asimilable y acorde con la marca. Esta aplicación de IA minimiza el error humano, reduce drásticamente los recursos necesarios para la elaboración de informes manuales que consumen mucho tiempo y garantiza que los bancos eviten multas relacionadas con la precisión, integridad y puntualidad de los informes.
5 - Toma de decisiones y estrategia
Mediante el análisis avanzado de datos y la previsión inteligente, las herramientas de IA están capacitando a las instituciones financieras para tomar decisiones informadas por datos que pueden gestionar y reducir el riesgo de manera proactiva. Los conocimientos obtenidos de este tipo de tecnología de IA no solo pueden impulsar la estrategia de inversión para los gestores de carteras, sino también revolucionar los procesos cotidianos en la banca minorista, como la concesión de préstamos, la aprobación de créditos y las verificaciones de aptitud crediticia.
El modelado de escenarios lleva esta tecnología aún más lejos. La IA se utiliza para simular escenarios futuros hipotéticos (como una nueva administración presidencial o un ataque cibernético) y el impacto que tendrían en el rendimiento financiero. Los bancos pueden entonces utilizar estos datos pronosticados para poner a prueba varias estrategias de resiliencia y protegerse mejor contra el riesgo real.
6. Operaciones de TI y ciberseguridad
Una infraestructura de TI sólida es la columna vertebral de la banca moderna y la implementación de IA ofrece muchas ventajas cuando se trata de reforzar la ciberseguridad. Las herramientas de red de IA analizan un enorme volumen de datos, incluidos el tráfico de red y los datos de transacciones, y detectan cualquier actividad inusual o anómala que pueda indicar una ciberamenaza, como un acceso no autorizado.
Del mismo modo, las herramientas de mantenimiento predictivo supervisan los datos de rendimiento del sistema y señalan la posibilidad de fallos de hardware o software con antelación para poder tomar medidas preventivas. Algunos sistemas de IA incluso cuentan con capacidades de autorreparación, que pueden rectificar problemas menores sin necesidad de intervención humana.
La clave para la implementación exitosa de la IA en la banca
Los bancos están invirtiendo en IA, pero también están bajo una presión considerable para demostrar el retorno de esas inversiones. El valor de la IA y la analítica para la banca global podría alcanzar hasta 1 billón USD al año, pero solo el 61 % de los profesionales bancarios encuestados para nuestro Informe de optimización de procesos 2025 dicen que están obteniendo el ROI esperado en sus implementaciones de IA (en comparación con el 73 % en el resto de sectores).
Entonces, ¿qué está impidiendo que la industria bancaria coseche los beneficios de su inversión en IA?
En pocas palabras, la efectividad de la IA depende de la calidad de los datos y del contexto empresarial que recibe. En este momento, la IA no tiene la entrada que necesita para ayudar a los bancos a lograr una verdadera excelencia operativa.
Las soluciones de IA necesitan conocimiento contextual para obtener una comprensión profunda de los procesos de un banco y la forma única en que funciona la organización. Estas herramientas deben tener la visibilidad necesaria para ver en qué sistemas se encuentran los procesos individuales, entender cómo interactúan esos procesos, determinar por qué se producen las anomalías y decidir qué medidas se deben tomar.